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如果農(nóng)場基于豐富的傳感器內(nèi)容來聯(lián)合利用自動化地面車輛和航空器，那么地面作業(yè)將更加有效；如果手術(shù)室能夠?qū)⒔?jīng)典的導(dǎo)引技術(shù)供精密制導(dǎo)機械臂使用，那么成功率將得到保障；如果救援行動中能夠精準定位施救人員的位置，那么生還幾率將大大提高。要想實現(xiàn)諸如此類的假設(shè)，精密慣性傳感器有望發(fā)揮巨大作用。在MEMS優(yōu)先域深耕數(shù)十年的ADI，其高性能慣性檢測解決方案就正在實現(xiàn)這些愿景，并已有應(yīng)用成功的案例，例如：

- 通過將MEMS IMU嵌入到農(nóng)用車，檢測其實時運動，精度可以達到厘米級。這樣避免了部分土地未收割或者未播種的情況，實現(xiàn)增產(chǎn)增收。

- 外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)KneeAlign?2采用ADI MEMS IMU，憑借其可以在數(shù)秒時間內(nèi)測定病人脛骨旋轉(zhuǎn)中心，并精確計算出切骨角度。病人膝蓋經(jīng)完整動作掃描后，醫(yī)生依靠ADI IMU捕捉到的定位與動態(tài)數(shù)據(jù)，可以快速測定股骨切割塊的準確方位。

- 執(zhí)行救援任務(wù)時，進入了建筑結(jié)構(gòu)或者是復(fù)雜環(huán)境下，ADI MEMS IMU可以識別施救人員當(dāng)前的運動類型并測量步數(shù)和步幅，提供準確到米的定位精度。并且ADI MEMS IMU能夠抑制錯誤運動，例如震動、沖擊以及腳或身體左右搖晃/搖擺。

打鐵還需自身硬，傳感器融合算法還需要MEMS的高精度

從上述應(yīng)用不難看出，其關(guān)鍵在于MEMS傳感器的高精度，而精度的提高可以通過選擇質(zhì)量更高的傳感器來實現(xiàn)。不過曾有一種不切實際的說法是，可以利用傳感器融合算法，通過編程使技術(shù)水平很差的傳感器獲得良好的性能。傳感器融合的確可用于某些校正，例如：利用溫度傳感器校正其他傳感器的溫漂，或利用加速度計(g)傳感器校正陀螺儀的重力效應(yīng)。但即使是在這些情況下，也只能依據(jù)環(huán)境來校準給定傳感器，而無法提高它在校準點之間維持性能的固有能力，也就是說，只能插值而無法維持校準精度。質(zhì)量較差的傳感器通常會迅速漂移，如果不進行廣泛和成本高昂的校準，精度會立即下降。

簡言之，傳感器融合雖然可以提供確定性的校正（如溫度補償），并會基于系統(tǒng)狀態(tài)知識，管理從一個傳感器到另一個傳感器的切換過程，但是軟件對于彌補不確定性差距的作用不大，無法彌補傳感器內(nèi)在的缺陷。并且就算是高質(zhì)量傳感器為使器件發(fā)揮高性能，通常也需要進行一定的校準。因此，校準和補償步驟越來越多地被看成是傳感器制造商必須提供的嵌入式功能。